In den letzten zwei Jahrzehnten haben sich Dutzende Verhaltensforscher einen Namen gemacht, indem sie auf die Wirksamkeit kleiner Eingriffe zur Verbesserung des Wohlbefindens hingewiesen haben.
Die Wissenschaftler sagten, sie hätten herausgefunden, dass die automatische Aufnahme von Menschen in Organspendeprogramme zu höheren Spendenquoten führen würde und dass es zu einer gesünderen Ernährung führen würde, wenn gesunde Lebensmittel wie Obst näher an die Spitze einer Buffetschlange gerückt würden.
Viele dieser Ergebnisse haben Skepsis hervorgerufen, da andere Wissenschaftler zeigten, dass ihre Auswirkungen geringer waren als ursprünglich behauptet oder dass sie überhaupt nur geringe Auswirkungen hatten. Aber in den letzten Tagen hat das Fachgebiet möglicherweise seinen schwersten Schlag erlitten: Anschuldigungen, dass ein bekannter Verhaltensforscher in mehreren Studien Ergebnisse erfunden habe, darunter mindestens eine, die angeblich zeigen solle, wie man ehrliches Verhalten hervorrufen könne.
Die Wissenschaftlerin Francesca Gino von der Harvard Business School ist Mitautorin von Dutzenden Artikeln in Fachzeitschriften zu Themen wie der Frage, wie Rituale wie das stille Zählen bis 10 vor der Entscheidung, was man isst, die Wahrscheinlichkeit erhöhen können, sich für gesündere Lebensmittel zu entscheiden. und wie Networking dazu führen kann, dass sich Profis schmutzig fühlen.
Maurice Schweitzer, ein Verhaltensforscher an der Wharton School der University of Pennsylvania, sagte, die Anschuldigungen hätten großen „Nachhall in der akademischen Gemeinschaft“ gefunden, weil Dr. Gino jemand sei, der „so viele Mitarbeiter, so viele Artikel hat, der wirklich ein ist.“ führender Wissenschaftler auf diesem Gebiet.“
Dr. Schweitzer sagte, dass er nun die acht Arbeiten, an denen er mit Dr. Gino zusammengearbeitet habe, auf Hinweise auf Betrug durchgehe, und dass dies auch bei vielen anderen Wissenschaftlern der Fall sei.
Verhaltensforschung ist in der Psychologie, im Management und in den Wirtschaftswissenschaften weit verbreitet, und Wissenschaftler können diese Disziplinen überspannen. Laut ihrem Lebenslauf hat Dr. Gino einen Ph.D. in Wirtschaftswissenschaften und Management an einer italienischen Universität.
In einem Artikel vom 16. Juni in The Chronicle of Higher Education über eine von Dr. Gino und vier Kollegen verfasste Arbeit aus dem Jahr 2012 tauchten Fragen zu ihrer Arbeit auf. Einer von Dr. Ginos Co-Autoren – Max H. Bazerman, ebenfalls von der Harvard Business School – sagte gegenüber The Chronicle, die Universität habe ihn darüber informiert, dass eine von Dr. Gino für die Arbeit betreute Studie offenbar erfundene Ergebnisse enthielt.
In dem Papier aus dem Jahr 2012 wurde berichtet, dass die Genauigkeit der von ihnen bereitgestellten Informationen erheblich zunahm, wenn man Personen, die Steuer- oder Versicherungsdokumente ausfüllen, dazu aufforderte, die Richtigkeit ihrer Antworten oben im Dokument zu bestätigen und nicht unten. Das Papier wurde von anderen Wissenschaftlern hunderte Male zitiert, aber neuere Arbeiten hatten ernsthafte Zweifel an seinen Ergebnissen aufkommen lassen.
Dr. Gino reagierte nicht auf eine Bitte um Stellungnahme und die Harvard Business School lehnte eine Stellungnahme ab. Ein Mann, der sich als Dr. Ginos Ehemann ausgab, wurde telefonisch erreicht und sagte: „Es handelt sich offensichtlich um etwas sehr Sensibles, mit dem wir jetzt nicht sprechen können.“
Dr. Bazerman reagierte nicht auf eine Bitte um einen Kommentar zu diesem Artikel, teilte dem Chronicle of Higher Education jedoch mit, dass er nichts mit irgendeiner Fälschung zu tun gehabt habe.
Am 17. Juni veröffentlichte ein von drei Verhaltensforschern betriebener Blog namens DataColada eine detaillierte Diskussion der Beweise dafür, dass die Ergebnisse einer Studie von Dr. Gino für die Arbeit von 2012 gefälscht worden waren. In dem Beitrag heißt es, dass die Blogger sich im Herbst 2021 an die Harvard Business School gewandt hätten, um Bedenken hinsichtlich der Arbeit von Dr .
Der Blog – von Uri Simonsohn von der ESADE Business School in Barcelona, Leif Nelson von der University of California, Berkeley und Joseph Simmons von der University of Pennsylvania – konzentriert sich auf die Integrität und Zuverlässigkeit sozialwissenschaftlicher Forschung. In dem Beitrag über Dr. Gino wurde darauf hingewiesen, dass Harvard sie in den Verwaltungsurlaub versetzt hatte, eine Tatsache, die auf der Webseite ihrer Business School zum Ausdruck kam, allerdings ohne Angabe von Gründen. Das Internetarchiv, das Webseiten katalogisiert, zeigt, dass Dr. Gino erst Mitte Mai beurlaubt war.
Das Papier von 2012 basierte auf drei separaten Studien. Eine von Dr. Gino betreute Studie umfasste ein Laborexperiment, bei dem etwa 100 Teilnehmer gebeten wurden, ein Arbeitsblatt mit 20 Rätseln auszufüllen und ihnen für jedes gelöste Rätsel 1 Dollar versprochen wurde.
Die Teilnehmer der Studie füllten später ein Formular aus und gaben an, wie viel Geld sie durch das Lösen der Rätsel verdient hatten. Den Teilnehmern wurde vorgetäuscht, dass Betrug unentdeckt bleiben würde, obwohl die Forscher tatsächlich überprüfen konnten, wie viele Rätsel sie gelöst hatten.
Die Studie ergab, dass die Wahrscheinlichkeit, dass Teilnehmer ihre Rätseleinnahmen ehrlich angaben, viel größer war, wenn sie die Richtigkeit ihrer Antworten oben im Formular bestätigten und nicht unten.
Aber in ihrem Blogbeitrag zitierten Dr. Simonsohn, Dr. Nelson und Dr. Simmons bei der Analyse von Daten, die Dr. Gino und ihre Co-Autoren online veröffentlicht hatten, einen digitalen Datensatz in einer Excel-Datei, um zu zeigen, dass einige der Datenpunkte manipuliert worden sei und dass die Manipulation dazu beigetragen habe, das Ergebnis voranzutreiben.
Der Beitrag von letzter Woche war nicht das erste Mal, dass die DataColada-Wachhunde Probleme mit dem Papier von Dr. Gino und ihren Co-Autoren aus dem Jahr 2012 festgestellt hatten. In einem Blogbeitrag im August 2021 fanden dieselben Forscher Hinweise darauf, dass eine andere im selben Artikel veröffentlichte Studie offenbar auf künstlichen Daten beruhte.
Diese Studie stützte sich auf Daten einer Versicherungsgesellschaft, der Kunden den Kilometerstand der von ihrer Police abgedeckten Autos meldeten. Die Studie soll ergeben haben, dass Kunden, die oben auf dem Formular gebeten wurden, die Wahrhaftigkeit der von ihnen bereitgestellten Informationen zu bestätigen, deutlich ehrlicher waren als Kunden, die unten auf dem Formular gebeten wurden, ihre Wahrhaftigkeit zu bestätigen.
Durch die Analyse der Rohdaten kamen Dr. Simonsohn, Dr. Nelson und Dr. Simmons jedoch zu dem Schluss, dass viele der Datenpunkte von jemandem erstellt wurden, der mit der Studie in Verbindung stand, und nicht auf Kundeninformationen basierten. Die Zeitschrift Proceedings of the National Academy of Sciences, die den Artikel 2012 veröffentlichte, zog ihn einen Monat nach Erscheinen des Blogbeitrags zurück.
In diesem Fall war ein weiterer Co-Autor des Papiers, Dan Ariely von der Duke University, der Wissenschaftler, der die Daten von der Versicherungsgesellschaft beschaffte. Dr. Ariely, einer der bekanntesten Verhaltensforscher der Welt, sagte am Freitag in einer E-Mail, er sei „fassungslos und überrascht“ gewesen, als er erfahren habe, dass einige der Versicherungsdaten in dem Papier gefälscht seien, „was mich dazu veranlasst hat, proaktiv vorzugehen.“ zurückziehen.“
DataColada hat seitdem Blogbeiträge veröffentlicht, in denen Beweise dafür dargelegt werden, dass die Ergebnisse in zwei anderen Artikeln, bei denen Dr. Gino Mitautor war, gefälscht wurden. Die Blogger haben geschrieben, dass sie planen, einen weiteren Beitrag zu veröffentlichen, in dem sie Themen in einem weiteren Artikel darlegen, an dem sie mitgearbeitet hat.
In Interviews und Kommentaren in sozialen Medien sagten mehrere Wissenschaftler, sie hätten bei Dr. Ginos Arbeit keinen Betrug vermutet. Einige bemerkten jedoch, dass die Ergebnisse in dem Genre der Verhaltensforschung, auf das sie sich spezialisiert hat und das eher der Psychologie ähnelt, oft den Ergebnissen fragwürdiger Forschungsmethoden ähneln.
Eine Kategorie fragwürdiger Methoden, sagte Colin Camerer, Verhaltensökonom am California Institute of Technology, sei P-Hacking – zum Beispiel das Testen einer Reihe willkürlicher Datenkombinationen, bis der Forscher zu einer überhöhten statistischen Korrelation gelangt.
Im Jahr 2015 berichtete ein Wissenschaftlerteam, dass es versucht hatte, die Ergebnisse von 100 in renommierten Psychologiezeitschriften veröffentlichten Studien zu reproduzieren, was in weniger als der Hälfte der Fälle erfolgreich war. Die Verhaltensstudien erwiesen sich als besonders schwer zu reproduzieren.